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问题C是一个异常检测和评价类问题,难点就在于去噪,虽然有很多的去噪算法,但是异常和噪音往往是会参杂在一起的,如何区分非常重要,这里面可以借鉴一些在宇宙学研究中的信号去噪方法
, S/ t& e- k" d: X' r+ K0 e3 L3 c
6 s5 `: X, k o: y7 l: O- R$ M' F( `- |. x4 E$ d
C题问题1
: A4 O3 g( j! B0 v更新1:
# c- y u2 M" Y- ~( u6 G. OLMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码)
" m: w, Z7 y) b4 C$ N& a信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法5 j0 C, d l- q4 r- Z) d
LMD.doc
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" I! G+ l5 z8 a2 c y/ o+ j, ]9 }. L+ k! j: c7 b
更新2:
6 p1 G( b: Q2 L' X7 N信号去噪相关论文) l- P* O' L! ]$ |) h9 i; f. s
信号去噪论文.zip
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" F9 u# N0 V; Q$ v; X7 v- a
6 m. T U6 _4 @更新3:6 P4 z; _4 @& L1 I4 C
C题关键点!去噪!几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)
. E9 d' X5 v! G. F$ Y常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现
/ X( F& V8 t( X7 h- J. i" V' B
信号去噪.docx
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# |6 J. G' p5 j) e
/ @1 P3 w9 l3 Z更新4:1 D+ m- g* ]9 @, Y, v
C题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!9 h! D7 ^5 q+ P+ H+ L
基于深度学习的日志数据异常检测
1 L9 J P$ R) d/ Q+ N. j. {( G; D" ^机器学习笔记之异常检测
) h3 Z- Z! V- ~ f+ Z7 N% m异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R
( W1 O# @: U+ G7 c4 f+ {$ fsklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)
, B' z5 D8 Z% B
异常检测.docx
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) a3 C+ e$ J9 J* C( _
' Q" s: p2 D: e! l) l! L更新5:5 i: v- S y/ v. ?
信号处理算法 :小波变换 样本熵(SampEn)肌肉激活度(Muscle Activation)全球最快的傅里叶变换算法(FFTW)
' ~6 {) ^4 x2 |3 K0 b# V/ |
信号处理算法.docx
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( i5 p' D/ O' A; _/ h
! b2 l) e# g/ ^# [; n- R
更新6:本次的文献是矿业公司与机电装备重点实验室的联合成果,具备很强的实践检验性。
: x/ U, d( P- D4 Q1 U$ A( b. j- }6 a s) W" ]! q- A
5 p; U0 C7 ]4 S! h: x. ]
更新7:种子算法' }( m- z! f: H
python实现种子填充算法.zip
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( l- Y v7 f* \8 D$ g+ g
/ `3 X$ U9 c' m2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:7716222532 B- E" h) `5 P/ k9 |+ d- _2 N
2022五一建模竞赛备战群:760527905% s5 q; L* z* q4 d* U% l. s
2022华中杯建模竞赛备战群:389727154
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